10 Bereiche der Luft- und Raumfahrtbranche, die durch KI-Tools verändert werden

DUBLIN, Irland, Sept. 28, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) — Der Einsatz von KI in der Luftfahrt geht ber Chatbots fr den Kundensupport und Preisvergleichs–Tools fr Reisende hinaus. Whrend diese Anwendungen definitiv bleiben und allgegenwrtig werden, wird die wirkliche Umwlzung von der Optimierung der "harten" Bereiche der Luftfahrt kommen "" vom Ertragsmanagement bis zur Bewertung der Streikwahrscheinlichkeit. Gediminas Ziemelis, Vorsitzender der Avia Solutions Group, teilt seine Vorhersagen zu den Bereichen, in denen KI in der Luftfahrt einen groen Unterschied ausmachen wird.

  1. Ermglichung echter dynamischer Preisgestaltung. In der Luftfahrtbranche war das Ertragsmanagement noch nie ein leichtes Spiel, in der Welt nach dem COVID steht jedoch noch mehr auf dem Spiel. Nach Angaben der IATA ist die durchschnittliche Gewinnspanne pro Passagier heute wirklich hauchdnn "" nur 2,25 Dollar, whrend sie 2019 zweistellig war. KI kann dazu beitragen, die schwierige Aufgabe der Analyse historischer Daten und der Berechnung des richtigen Preises unter Bercksichtigung des Standorts des Kunden und einer Vielzahl anderer Faktoren zu verbessern. Whrend sich grere Fluggesellschaften wahrscheinlich dafr entscheiden werden, ihre eigenen Lsungen intern zu entwickeln, gibt es bereits eine wachsende Zahl von Fluggesellschaften, die Partnerschaften mit Unternehmen wie AirGain "" einer KI–gesteuerten prdiktiven Lsung mit einem Datenspeicher, der 6 Milliarden Preispunkte umfasst – eingehen.
  2. Erhaltung der Triebwerksgesundheit. Die vorausschauende Instandhaltung ist schon seit geraumer Zeit ein fester Bestandteil der MRO, wobei Sensoren den Fluggesellschaften dabei helfen, festzustellen, wann und was repariert oder ersetzt werden muss. Knstliche Intelligenz kann sowohl Sensordaten in Echtzeit als auch vorausschauende historische Fehlermuster nutzen, um Ausfallzeiten und Gesamtwartungskosten zu reduzieren. Eine krzlich vom Center for Advanced Aviation System Development (CAASD) der University of Maryland durchgefhrte Studie ergab, dass die vorausschauende Wartung die Betriebskosten von Flugzeugen um bis zu 20 % senken kann. Die KI ist bereits dabei, diesen Bereich zu verndern. So hat beispielsweise Lufthansa Technik die Flugzeugwartung mit ihren KI–gesteuerten vorausschauenden Wartungssystemen verbessert. Die Condition–Analytics–Lsung des Unternehmens nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um Sensordaten von verschiedenen Flugzeugkomponenten zu analysieren und den Wartungsbedarf mit bemerkenswerter Przision vorherzusagen. Durch die Erstellung so genannter "digitaler Zwillinge" "" perfekter virtueller Nachbildungen, die ihre Parameter entsprechend der Abnutzung des physischen Bauteils ndern "" nutzen MRO–Techniker digitale Zwillinge fr die vorausschauende Wartung und zur Erkennung von Anomalien, indem sie Sensordaten aus der realen Welt mit den von digitalen Zwillingen erzeugten Daten vergleichen.
  3. Planung der effizientesten Route. Nach Angaben der IATA werden die Fluggesellschaften in diesem Jahr 215 Mrd. USD ausgeben, was etwa 28 % der Betriebskosten entspricht, die durch eine effizientere Routenplanung reduziert werden knnen. Zahlreiche Variablen (wie z. B. die berlastung des Luftverkehrs, sich schnell ndernde Wetterbedingungen und schwankende Treibstoffkosten) machen die Routenplanung zu einer komplexen und anspruchsvollen Aufgabe, die je nach Effizienz der Planung das Ergebnis einer Fluggesellschaft entweder verbessern oder beeintrchtigen kann. KI–gesttzte Plattformen knnen die Entscheidungsfindung von Betreibern beschleunigen, indem sie ihnen helfen, nicht nur historische Daten, sondern auch Vorhersagemechanismen zu nutzen, die zusammen ein handlungsfhiges und klares Bild ergeben. Ein Beispiel fr eine solche Plattform ist Flyways, die anhand von Daten ber geplante und aktive Flge Flugrouten ausarbeitet, die durch weniger berlastete Gebiete fhren und Gebiete mit ungnstigen Wetterbedingungen umgehen. Die Lsung wurde bereits von Alaska Airlines erprobt, wobei das Unternehmen in einem Zeitraum von sechs Monaten 480.000 Gallonen Treibstoff einsparen und 4.600 Tonnen weniger Kohlenstoffemissionen verursachen konnte. Die Ergebnisse einer solchen Zusammenarbeit zwischen KI und Betreibern spiegeln sich nicht nur in Kosteneinsparungen wider, sondern helfen Unternehmen auch, nachhaltiger zu werden. Sobald sich solche Lsungen nicht nur bei den Fluggesellschaften, sondern auch bei den Flugbehrden in aller Welt durchgesetzt haben, werden wir uns im Rckblick wundern, wie ineffizient wir alle bei der Routenplanung waren.
  4. Vorhersage von Streiks. Whrend Streiks in der Luftfahrt in der Regel Schlagzeilen machen, weil sie die Reiseplne der Reisenden durcheinander bringen (vor allem um die groen Feiertage herum), wird die Tatsache, dass die Fluggesellschaften pro Streik Dutzende, wenn nicht Hunderte von Millionen verlieren knnen, oft bersehen. Im Jahr 2022 verlor SAS beispielsweise 145 Mio. USD durch einen 15–tgigen Pilotenstreik. Da KI nicht nur technische, sondern auch soziologische Daten analysieren kann, knnte ein Modell entwickelt werden, das den Fluggesellschaften hilft, einen mglichen Streik vorherzusagen und sich besser auf mgliche Verhandlungen vorzubereiten. Solche Modelle, die die Wahrscheinlichkeit des Ausscheidens einzelner Mitarbeiter aus dem Unternehmen vorhersagen knnen, wurden bereits von IBM entwickelt und erreichen eine Genauigkeit von 95 %.
  5. Verbesserung der Arbeitsablufe whrend des Flugs. Eine KI kann nicht nur dem Personal am Boden, sondern auch dem Kabinenpersonal als Helfer dienen. Es geht nicht nur um die Erleichterung von Routineaufgaben "" ein gut trainiertes Tool kann fachkundigen Rat fr das Management des Flugzeugs und das Treffen schneller, fundierter Entscheidungen bieten, insbesondere wenn der Druck hoch ist und schnelle Entscheidungen von entscheidender Bedeutung sind. Die Rder sind bereits in Bewegung, um diese Vision zum Leben zu erwecken. KI–Anwendungen der Stufe 1 stehen kurz vor der Zertifizierung, dank der EASA–Leitlinien fr die Vertrauenswrdigkeit von auf maschinellem Lernen basierenden Systemen, die im April 2022 eingefhrt wurden.
  6. Hilfe fr Piloten und Besatzungen zur Erhaltung ihrer psychischen Gesundheit. Htte ein KI–Modell die Selbstmordkatastrophe des Germanwings–Flugs 9525, bei der 150 Menschen ums Leben kamen, verhindern knnen? Obwohl dies ein Bereich ist, ber den viel spekuliert wird, knnen speziell konzipierte regelmige Personaluntersuchungen dazu beitragen, die Wahrscheinlichkeit psychischer Probleme vorherzusagen, die durch Stress–Ereignisse wie Strungen des zirkadianen Rhythmus, Turbulenzen und Notflle an Bord verschlimmert werden. Eine weitere vielversprechende Anwendung, die bereits von dem britischen Start–up Blueskeye AI getestet wird, ist der Einsatz von Gesichtserkennungstechnologie zur Erkennung von Mdigkeit bei Piloten. Heute wird die Ermdung anhand der Anzahl der Flugstunden eines Piloten berechnet, in Zukunft wird diese Kennzahl jedoch sehr individuell sein.
  7. Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Lufttchtigkeitsanweisungen. Eine Lufttchtigkeitsanweigsung (Airworthiness Directive, AD) fr ein Teil des Rahmens oder des Triebwerks kann einen betrchtlichen Teil der Flotte einer Fluggesellschaft zum Stillstand bringen, vor allem, wenn diese nicht ber verschiedene Modelle diversifiziert ist. Das Wissen um die Wahrscheinlichkeit eines solchen Risikos kann in verschiedenen Phasen des Flottenmanagements "" vom Flottenaufbau bis zur Wartung "" eine groe Hilfe sein. hnlich wie KI–gesteuerte Risikomanagement–Software in Banken und Finanzinstituten knnte eine hnliche Lsung zur Berechnung und Minderung von AD–Risiken eingesetzt werden.
  8. Verbesserung der innerbetrieblichen Qualittsmanagementprozesse. Auch wenn keine Fehlfunktion jemals mit der 20–Milliarden–Dollar–Rechnung mithalten kann, die Boeing aufgrund der Abstrze und des anschlieenden Flugverbots der 737 MAX zu zahlen hatte, kann ein Qualittssicherungsproblem ein Unternehmen dennoch in den Ruin treiben. Whrend die Qualittssicherungsstandards in der Luftfahrt aufgrund der strengen Regulierung aller sicherheitsrelevanten Aspekte bereits hher sind als in jeder anderen Branche, kann KI die internen Qualittssicherungsprotokolle im Bereich der Luftfahrtproduktion und des Airline–Managements verbessern. In der Fertigungsphase kann ein ausgeklgeltes Computer–Vision–System, das durch manuelle Kontrollen ergnzt wird, die Fehler in den Bauteilen besser erkennen. Fr Fluggesellschaften kann ein KI–gesttztes Sicherheitsmanagementsystem (SMS) riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen bercksichtigen, darunter Informationen zu Leistung, Wetterpartnern und Wartung.
  9. Finden der besten Logistiklsung fr AOG–Situationen. Obwohl jede AOG–Situation (Aircraft on Ground, dt.: Flugzeug am Boden) einzigartig ist, kann sie die Fluggesellschaft zwischen 10.000 und 150.000 Dollar kosten, ganz zu schweigen von der Schdigung des Rufs. Es kann schwierig sein, das bentigte Ersatzteil zu finden und es innerhalb von Stunden und nicht Tagen zu liefern, vor allem, wenn die AOG–Situation weit entfernt von groen Drehkreuzen auftritt. Eine KI–Lsung knnte dem Unternehmen helfen, das Teil schnell zu finden und zum Flugzeug zu bringen. Gleichzeitig kann eine vorausschauende Wartungslsung dazu beitragen, sich auf potenzielle AOG–Ereignisse vorzubereiten und sicherzustellen, dass immer gengend kritische Teile auf Lager sind.
  10. Bestimmung von Versicherungstarifen. Nach dem 11. September 2001 sehen sich die Kunden von Luftfahrtversicherungen weltweit immer noch mit eskalierenden Preisen und einer eingeschrnkten Verfgbarkeit von Kriegsrisikodeckungen konfrontiert. Ein KI–Modell kann den Fluggesellschaften dabei helfen, die Risiken, denen sie ausgesetzt sind, genauer zu berechnen, damit sie ihr "Kriegsrisiko" verstehen, wenn sie versicherungsbezogene Entscheidungen treffen.

ber Gediminas Ziemelis

Gediminas Ziemelis (geboren am 4. April 1977) ist ein erfolgreicher litauischer Unternehmer, Unternehmensberater und der Grnder und derzeitige Vorstandsvorsitzende der Avia Solutions Group, dem weltweit grten ACMI–Anbieter (Aircraft, Crew, Maintenance and Insurance), der eine Flotte von 196 Flugzeugen betreibt. Er wurde zweimal von Aviation Week & Space Technology unter die Top 40 der talentiertesten jungen Branchenfhrer gewhlt.

Herr Ziemelis ist bekannt fr seine kosmopolitische Denkweise und seine auergewhnlichen Managementfhigkeiten, die zu seinem Erfolg in verschiedenen Geschftsbereichen beigetragen haben. In seiner 26–jhrigen Karriere hat Herr Ziemelis mehr als 100 Start–ups gegrndet, von denen 50 % noch immer in Betrieb sind, Unternehmen durch 4 erfolgreiche IPO/SPO–Prozesse gefhrt und mehr als 800 Mio. EUR an den globalen ffentlichen Kapital– und Anleihemrkten aufgenommen.

Im Dezember 2022 wurde Gediminas Ziemelis vom TOP Magazine mit einem geschtzten Vermgen von 1,68 Mrd. EUR als reichster Litauer gelistet.

Herr Ziemelis ist der grte Spender der Rimantas Kaukenas Support Group, einem Wohlttigkeits– und Untersttzungsfonds, der Kindern mit onkologischen Erkrankungen und ihren Familien Hilfe bietet. Er ist auch der grte Aktionr des fhrenden Basketballclubs der Wolves.


GLOBENEWSWIRE (Distribution ID 1000841676)

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